Как работает технология распознавания лиц

0

Технология распознавания лиц стала важным инструментом идентификации. Используя ее, крупные технологические компании, социальные сети и правительства по всему миру получают беспрецедентную власть над людьми и сообществами. Задействование технологии для наблюдения привлекло внимание общественности. Однако процесс не доработан, и поэтому возникает вопрос: целесообразно ли его использование?

Gateawayhouse в материале «We own your face!» пишет, что в июне 2020 года IBM, Microsoft и Amazon решили прекратить продажу технологии распознавания лиц правоохранительным органам в свете возможного неправомерного использования. IBM пошла еще дальше и полностью прекратила разработку технологии.

На сегодняшний день технология распознавания лиц распространена повсеместно, правительства по всему миру активно используют эту систему, и обычные граждане знают, что за ними наблюдает как государство, так и частные компании. Когда Facebook предлагает отметить имя на фотографии, он использует алгоритм распознавания лиц, чтобы определить их присутствие на изображении.

Технология распознавания анализирует изображения лиц и интерпретирует личность человека. Поверхность и черты лица разбиваются на несколько точек данных, чтобы получить результат с точностью пластического хирурга. Используются такие параметры, как расстояние между носом и губами, ширина и длина губы, выступ скул и т.д. Технология распознавания лиц – система, управляемая искусственным интеллектом. Выражение лица человека сравнивается с его многочисленными фотографиями, сделанными в разные промежутки времени, и в результате система делает суждение о том, совпадает ли изображение с лицом человека.

Источник изображения лица может быть как физическим, например, уличные камеры, так и цифровым, например, в социальных сетях. Захваченное изображение затем сравнивается с тысячами изображений, собранных в базе данных, состоящей из профилей социальных сетей, фотографий, предоставленных для карточек социального обеспечения, таких как страховка, водительские права, паспорт и т. д. Технологические компании могут прочесать весь Интернет в поиске изображений и видео с лицами, сгруппировать их и сопоставить с одним человеком. Чем больше данных, тем лучше функционирует алгоритм распознавания лиц, поскольку фиксируются все особенности и выражения лица. Например, можно распознать как невозмутимое лицо, так и смеющийся образ одного и того же человека. Чем больше сообщений загружено в Instagram, тем больше алгоритм распознавания лиц узнает о том или ином человеке.

Основная цель технологии – аутентификация и идентификация человека. Аутентификация человека – процесс индивидуальной проверки, при котором агентство, удостоверяющее личность, знает, кого оно ищет. Например, на иммиграционной стойке лицо путешественника сравнивается с его фотографией, находящейся в системе.

Идентификация человека – процесс поиска «одного из множества», при котором личность субъекта неизвестна, как в базе данных преступников.

Существуют две категории игроков: крупные технологические компании, в том числе социальные сети, и государство.

Быть гигантом в сфере технологий и социальных сетей, таким как Facebook, Amazon и Microsoft, – значительное преимущество. Огромное количество добровольно поступающих изображений лиц создало глобальную базу данных. Система распознавания лиц Facebook, известная как Deep Face, использует эту технологию на своей платформе. Степень точности, с которой Facebook предлагает пользователю имя человека на изображении, значительно возросла за последние годы, и сегодня за счет больших объемов данных составляет 97,35 процентов.

Стриминговый сервис Amazon Prime Video, например, использует собственный продукт под названием X-Ray, чтобы идентифицировать знаменитость на экране. Сервис использует веб-сайт каталогизации фильмов IMDB, также принадлежащий Amazon, в качестве базы данных для этого процесса.
Amazon продает свое программное обеспечение для распознавания лиц под названием Rekognition. Считается, что Amazon Rekognition идентифицирует объекты, людей, сцены. Он также может обнаруживать на лицах людей такие эмоции, как счастье или печаль.

Microsoft предоставляет API (интерфейс прикладного программирования) под названием Face, код многократного использования, который может быть загружен заказчиком для анализа лиц. Возраст, эмоции, поза, улыбка, наличие волос на лице и другие особенности можно определить с помощью Microsoft Face.

Основные клиенты этих компаний – правительства по всему миру. Многие агентства используют программы распознавания лиц для предоставления государственных услуг и обеспечения госбезопасности. Недавние споры вокруг полицейских управлений США, использующих программное обеспечение Clearview AI, американской компании по наблюдению, для подавления общественных протестов, выдвинули на первый план вопрос широкого использования подобной технологии.
Китайское правительство использует Face плюс-плюс, продукт от Megvii, компании по разработке программного обеспечения ИИ для распознавания лиц, базирующейся в Пекине. Другие китайские компании, такие как Yitu и Sense Time также занимаются созданием технологии, которую можно использовать для массового наблюдения.

Технология распознавания лиц – любимый инструмент полиции, потому что все остальные современные системы идентификации требуют непосредственной близости между человеком и устройством. Чтобы снять отпечатки пальцев, человек должен прикоснуться к сканеру. Для сканирования радужной оболочки глаза, хоть процесс и бесконтактный, требуется, чтобы человек находился рядом. Распознавание лиц позволяет осуществлять идентификацию издалека, устраняя необходимость непосредственной близости субъекта к устройству.
Такая система дает государству беспрецедентную власть над своими гражданами. Эффективное использование отслеживания и идентификации преступников может легко перерасти в опознание граждан, участвующих в протестах. Выявить протестующих легко, когда изображение лица с протеста зафиксировано и сопоставлено с базой данных фотографий.
Однако технология до сих пор не усовершенствована. Серьезным препятствием стала проблема неправильной идентификации, особенно для женщин и людей с более темным оттенком кожи. Например, Amazon Rekognition ошибочно опознала 28 небелых законодателей США как преступников. Исследование, проведенное МТИ и Microsoft, показало, что при идентификации темнокожих женщин частота ошибок составляет 35 процентов.

Перевод: «Вестник Кавказа»

Share.

Comments are closed.